LSTM u otro paquete RNN para R

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Vi algunos resultados impresionantes de los modelos LSTM que producen textos similares a Shakespeare. Me preguntaba si existe un paquete LSTM para R. Busqué en Google pero solo encontré paquetes para Python y Julia. (tal vez haya algún problema de rendimiento que explique por qué estos programas son más preferidos que R) ¿Conoces un paquete LSTM (o al menos un RNN) para R? Si existe, ¿hay algún tutorial para usarlos?

r neural-network rnn

— Viktor
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Enlace de ejemplo de tales resultados: karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness (no estoy seguro si este es uno que ha visto)

— Neil Slater

@NeilSlater Sí, esa es una buena implementación que vi pero desafortunadamente no para R.

— Viktor

Actualicé mi respuesta para mencionar los algoritmos LSTM y GRU ahora disponibles en rnn .

— Bastiaan Quast

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Eche un vistazo al paquete rnn (divulgación completa, soy el autor). Implementa un RNN, GRU y LSTM multicapa directamente en R, es decir, no una biblioteca subyacente de C ++, por lo que también debería poder leer el código y comprender lo que está sucediendo.

install.packages('rnn')

La versión CRAN está bastante actualizada, pero la versión de GitHub es innovadora y se puede instalar usando:

if (!require('devtools')) install.packages('devtools')
devtools::install_github('bquast/rnn')

— Bastiaan Quast
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Gracias por el buen paquete! Acabo de empezar a experimentar con eso. Me pregunto si ha hecho alguna comparación de velocidad con otras implementaciones.

— Viktor

si está en R, ¿es realmente lento?

— ran8

en realidad no, es lo suficientemente rápido para un trabajo razonable, hay limitaciones de memoria ofc

— Bastiaan Quast

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Keras también está disponible para R. Aquí hay un ejemplo de un LSTM con la API R.

— capitanpete
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Encontré esta página, pero el paquete R parece no ser de código abierto: enlace.

— dom
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Parece prometedor Según el autor, lo publicará en CRAN cuando haya terminado.

— Viktor

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Es posible que deba extender otro paquete para implementar LSTM y RNN en R. Estos son algunos paquetes para comenzar:

Deepnet implementa una variedad de arquitecturas de aprendizaje profundo
darch Una arquitectura profunda
H2O Una empresa de código abierto con paquetes de aprendizaje profundo

— Brian Spiering
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Es posible que desee echar un vistazo a mxnet . Es una biblioteca distribuida para el aprendizaje profundo. Es compatible con C ++, python, scala y R. Hay muchos ejemplos con R. Aquí tiene un ejemplo de LSTM en R con esta biblioteca.

— hoaphumanoid
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